本帖包含市面上常用于衡量企业风险承担水平的两种构建思路：两种构建思路分别提供8+3共11个指标。非常全面。供有需要的同学们下载使用。

参照现有研究（唐大鹏等，2021，财政研究），我们主要使用企业在样本期间内的ROA（息税前利润除以期末总资产）的波动性来度量企业风险承担水平，将企业ROA减去年份行业均值得到Adj_ROA，以此来剔除经济周期与行业的影响；然后以每三年（t，t+1，t+2年）作为一个观测时段，分别滚动计算经行业调整后的Adj_ROA的标准差和极差：，分别滚动计算经行业调整后的Adj_ROA的标准差和极差。

我们同时一并提供3年和5年观测窗口期，以及各自窗口期内滚动计算，共得到8个版本，给予使用者充分的选择余地。

其中，i代表企业, t代表在观测时段内的年度，取值1到3。X代表某行业的企业总数量,，k代表该行业的第k家企业。同时，我们参考宋建波等（2017，财贸经济）的处理方式，将该结果乘以100，得到RiskT1和RiskT2两个指标。RiskT越大，企业风险承担水平越高。

原始数据是1991-2023年，根据选择观测期窗口长度不同，以及滚动计算的窗口不同，最终结果的样本期限也会有所不同。

为了使用者便利，我们同时提供以下8个版本的指标：

• 观测期窗口为3年（唐大鹏等，2021，财政研究；宋建波等，2017，财贸经济；余明桂等，2013，金融研究）：

  
  

  • [t，t+2]，1993年-2021年

  • [t-1，t+1]，1994年-2022年

  • [t-2，t]，1995年-2023年

    
    
    

• 观测期窗口为5年（Faccio et al.，2016，JCF；余明桂等，2013，经济研究）：

  
  

  • [t，t+4]，1993年-2019年

  • [t-1，t+3]，1994年-2020年

  • [t-2，t+2]，1995年-2021年

  • [t-3，t+1]，1996年-2022年

  • [t-4，t]，1997年-2023年

    
    
    
  
  

• 结果文件.dta + 结果文件.xlsx

• 过程代码.do

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按照研究的常见做法，我们删除了金融行业、只包含一个企业的行业，行业参照证监会2012年行业分类标准，制造业用二级行业分类，其他用一级分类来计算。

Bernile et al.（2018，JFE）进一步通过构建模型，计算出企业的系统性风险承担指标和特质风险承担水平指标，前者与市场整体相关，后者代表企业承担的与自身相关的风险水平。上述指标越大，代表企业企业面临的不确定性因素越多，风险承担水平越高。基于股票交易数据来构建企业风险承担水平的做法主要包括两类：

1. 传统的年化日收益率标准差做法（苏坤，2015，管理科学）；

2. 单因子模型（资本市场模型）做法（高文静等，2022，金融研究；Bernile et al.，2018，JAE）。

为了增加使用者便利，我们将同时计算上述两种做法的企业风险承担水平指标，并各自提供日度、周度和月度三个版本的做法，基本涵盖日常的使用范围，供使用者选择尝试。

其中，R_{i,t,d} 为股票i在t年第d天的考虑现金红利再投资的日个股回报率，D为每个会计年度内总的交易日数。

同时，我们也计算了基于周度、月度的CRT指标，供使用者选择。

参照原文：（Bernile et al.，2018，JFE）和国内最新研究：（高文静等，2022，金融研究）的做法，我们复现了基于日度股票市场交易数据的企业总体风险承担水平（total_risk）、系统性风险承担水平（system_risk）和特质风险承担水平（idiosyn risk）三个指标：

• 企业总体风险承担水平（total_risk）：以日个股回报率的年标准差作为企业的总体风险承担（2）；

  
  

• 系统性风险承担水平（system_risk）：以日个股回报率对综合日市场回报率进行市场模型回归（3），得到的系数即为企业的系统风险承担水平（4）；

  
  

• 特质风险承担水平（idiosyn risk）：通过计算回归模型的残差的标准差（5），得到企业的特质风险承担水平。

  
  
  
  

其中，R_{i,t,d} 为股票i在t年第d天的考虑现金红利再投资的日个股回报率，Rm_{t,d} 为t年第d天以流通市值加权平均法考虑现金红利再投资计算的综合日市场回报率，并按照（Bernile et al.，2018，JFE）的做法乘以平均交易日天数（我们设定为250天）并取对数标准化。

同时，借鉴（Bernile et al.，2018，JFE）基于日度数据构建年度企业风险承担水平的思路，我们也计算了基于周度和月度两个口径的企业风险承担水平（包括总体、系统性和特质风险承担水平），其中周度我们采用，月度则采用12个月，并重复2.1步骤，予以对数化，可作为稳健型性检验指标。

样本期限：1991年-2023年

指标包括：公司基本信息、总体风险承担水平（传统+Bernile做法）、系统风险承担水平、特质风险承担水平

• 其中，任一指标均提供了日度、周度和月度数据的三个版本，建议日度为基准回归，周度和月度作为稳健性检验。

  
  
  

数据包含：

• 计算过程do文档；

• 计算结果：结果文件.xlsx和dta格式文件，可直接使用；

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数据示例：

主要参考文献：

[1] 宋建波等，2017，财贸经济：海归高管能促进企业风险承担吗——来自中国A股上市公司的经验证据.

[2] 唐大鹏等，2021，财政研究：政府科技支出、财政政策工具与企业风险承担——基于公共风险视角的分析.

[3] 余明桂等，2013，经济研究：民营化、产权保护与企业风险承担.

[4] 余明桂等，2013，金融研究：管理者过度自信与企业风险承担.

[5] Faccio et al.，2016，Journal of Corporate Finance*：CEO gender, corporate risk-taking, and the efficiency of capital Allocation.

[6] 高文静等，2022，金融研究：劳动力保护与企业风险——来自2008年新《劳动合同法》的证据.

[7] Bernile et al.，2018，Journal of Financial Economics：Board diversity, firm risk, and corporate Policies.

[8] 苏坤，2015，管理科学：管理层股权激励、风险承担与资本配置效率.

（三）数据获取

基于财务盈余数据计算风险承担
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基于股票交易数据计算风险承担
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打包
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